別再將工作流稱為“智能體”，真正的AI智能體指南
本文是 Jake 應 Artificial Lawyer 邀請撰寫的觀點文章，Jake 是這個領域多年的專家，通過本文澄清智能體概念并給出了清晰定義。
編譯方式：基本直譯，但采用了更地道的中文說法。
年初開始，AI “智能體”（Agent）成了科技圈最火的標簽。幾乎任何帶點大模型和工具集成的軟件，都自稱“智能體”。
但現實是：很多產品只是換了個名字的工作流而已，它們需要你手把手指導每一步，遇到一點異常就癱瘓，根本談不上“自主”。
這不僅誤導了采購決策，還讓整個行業對 AI 的期待被稀釋：買了所謂“智能體”，結果發現還是靠人力推動，最后結論是“AI 做不到”。
其實 AI 能做到，但前提是你得知道什么才是真正的智能體。
什么是AI智能體？
一句話定義：AI 智能體是一種能夠在預設約束內，自主追求目標并完成任務的系統。
這意味著它至少要具備以下能力：
- 明確目標（如“在合規政策內完成 NDA 簽署”）；
- 自主制定并多步調整計劃；
- 自主選擇和組合工具，而不是等你告訴它“用哪個、什么時候用”；
- 在外部系統中行動、觀察結果，并在情況變化時重新規劃；
- 能處理障礙（自動回復、缺權限、字段缺失）并尋找替代方案；
- 基于現有渠道運作（郵箱、Slack、Teams），而不是強迫你換界面；
- 符合政策與風險邊界，并生成可審計日志；
- 能自己收尾，而不是卡在“下一步等你點”。
缺了這些，就別叫自己智能體。
常見的“偽智能體”
在科技領域，常見的幾種“掛羊頭賣狗肉”現象包括：
- 工作流換皮：流程寫死，只是插了幾個大模型提示。演示很炫，財務部一改表格就崩了。
- 集成數量秀：集成了幾十個工具，但還得你手動點“第三步-選項 B”。這叫遙控器，不叫智能體。
- 偽裝向導：五步 UI 把所有智能體該推斷的事都問你。那你才是真智能體。
- 半吊子副駕駛：能幫起草，但不會催簽名、更新跟蹤、繞過外出審批。
- 填表器：幫你補字段，但談不了進度，也不會自動約會。
如果你的產品屬于以上任何一種，坦蕩一點，把它稱作“輔助工具”或“自動化工作流”。它們依然有價值，只是不是智能體。
自主性分級
為了更直觀地識別智能體“段位”，可以參考這張自主性階梯：
- Level 0：自動化工作流——確定性、易碎、便宜。
- Level 1：輔助型 AI——起草/分類/提取，人類掌舵。
- Level 2：監督型智能體——跨工具規劃執行，但關鍵環節要人工批準。
- Level 3：受限自主智能體——按政策無人值守，僅邊緣情況才升級。
目前市面上大部分號稱“智能體”的科技產品，其實是 Level 1 偽裝成 Level 3。
評估“真智能體”
- 目標與計劃閉環：是否有明確的任務規劃器，并能根據結果動態更新計劃，而不是僅靠提示詞？
- 工具自主性：是否能自己選工具、切路徑，而不是硬編碼？
- 障礙恢復能力：遇到外出郵件、權限拒絕、數據缺失時，能否自行重規劃、升級處理？
- 政策護欄：運行時強制執行審批閾值、條款庫、數據規則。
- 可審計性與安全停機：是否記錄完整日志、可重放、可控停機？
如果這些只能靠“人工點擊下一步”才能觸發，那它只是帶自動化腳本的軟件，不是智能體。
一個真實案例
目標：在公司政策內完成一份低風險 NDA。
一個真正的智能體會這樣做：
- 解析郵件/Slack 請求，判斷對方風險，選擇模板；
- 起草 NDA，套用公司立場并記錄原因；
- 發出電子簽名，遇簽署人外出則自動找代理、提議電話或改期；
- 發現非標修改時，在權限范圍內自動談判，超出閾值才人工介入；
- 更新 CLM、CRM、進度跟蹤，并在各自渠道通知干系人；
- 最后生成完整審計記錄與證據包。
一個“偽智能體”則會：生成草稿、打開界面、等你來點。
買家如何判斷？
別光聽“我們是智能體”，要看數據：
- 無人值守完成率（UCR）：多少任務全程無需人工？
- 障礙恢復率（ORR）：多少問題能自己解決？
- 平均首次干預時間（MTTH）：多久才需要人工第一次接手？
- 政策違規率（PBR）：每千次運行有幾次越權？（應趨近零）
別看廠商演示，做一周黑箱測試。 給它郵箱、CLM、電子簽名工具和真實邊界案例，看它能跑多少。
不是“AI軟件2.0”
智能體系統有完全不同的骨架：
- 任務規劃器與控制器
- 長時記憶與事務狀態
- 政策引擎
- 動態工具箱與回退路由
- 異常監控與停機條件
- 異步事件總線
- 不可篡改審計層
如果你的“智能體”只是提示模板 + API 調用，一遇現實偏差就會崩。
別再濫用“智能體”
智能體不是 UI、不是按鈕、不是營銷噱頭。它是一個可以被布置任務、受約束、能審計、能獨立行動的系統。
- 如果你是 Level 1/2，就大方說出來，輔助和自動化工作流也很有價值；
- 如果你想進化到真正智能體，先從低風險高頻事務做起（NDA、標準 DPA、常規供應商入駐）；
- 別靠“到處塞審批”假裝安全，護欄靠設計，不靠人堵；
- 指標透明化，別只做演示；
- 別逼用戶換工作方式，先融入他們已有的途徑。
別再給流程換馬甲。要么真正做智能體，要么自豪地賣你的好軟件。
筆者個人觀點
本文觀點與筆者看法不謀而合， AI Agent不該是這個樣子。
有感于微信接入DeepSeek中譯者總結：
注意的點是，真正理解智能體Agent開發的不多，現在絕大多數Agent開發都是換了個名字的低代碼傳統應用；假的Agent，一如十年前的大數據、5年前的AI，泥沙俱下的時期又來了，大家做好判斷。
圖片
AI Agent 在多模態能力和任務執行上取得長足進步，但仍在復雜企業環境中難以落地，特別是準確性與可靠性高要求的領域。
AI Agent 的決策過程缺乏透明性，企業難以理解其推理邏輯，導致信任度不足。輸出存在幻覺，甚至推理過程本身也存在幻覺。
AI Agent 應用需要強大的算力和完善的數字化體系，許多企業尚未完成信息化與數字化，面臨系統、流程、數據多重技術債，以及軟硬件與人才等多重資源約束。
Gartner的行業洞察
“智能體漂白”現象盛行：許多廠商將傳統工具（如聊天機器人或 RPA）包裝成“Agentic AI”，盡管它們缺乏真正的自主能力。目前真正具備 Agentic AI 能力的廠商僅約 130 家，而不是所謂的成千上萬。
項目失敗率極高：Gartner 預測，到 2027 年底，超過 40% 的 Agentic AI 項目會被取消，主要原因是成本攀升、商業價值不明確以及缺乏風險控制機制。
目前能力尚未成熟：許多項目還處于早期實驗或概念驗證階段，缺乏足夠成熟度，無法自主實現復雜業務目標，或正確執行細致任務。
未來采納會逐步增長。 Gartner 的預測指出，到 2028 年：15% 的日常業務決策將由智能體自主完成（2024 年幾乎為零）；33% 的企業軟件應用將集成 Agentic AI 功能。
筆者用一句話總結 Gartner 的 Agent 行業洞察：前途是光明的，道路是曲折的。這也是IT 行業對“現象級”技術概念的統一話術，大智物云區塊鏈傳統 AI 都經歷過。
作者：Jake Jones ，Flank 公司的聯合創始人，該公司為法律團隊開發能夠自主處理日常事務的智能體。
本文轉載自??清熙??，作者：王慶法
